一种深度神经网络训练方法[发明专利]

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专利名称：一种深度神经网络训练方法专利类型：发明专利发明人：吕岳,吕淑静,张茹玉申请号：CN201810520330.1申请日：20180528公开号：CN108776835A公开日：20181109

摘要：本发明提出了一种深度卷积网络训练方法。该训练方法中，将Softmax Loss损失函数和基于余弦距离的Center Loss损失函数相结合作为误差损失函数，更新网络中的参数，对深度网络进行训练。Softmax Loss损失函数是一个比较通用的用于深度网络全连接层的损失函数，可以有效实现多类分类问题，但它容易丢失样本图像的类内距和类间距信息，有一定的局限性。基于余弦距离的Center Loss度量学习模块，通过计算每个样本和对应类中心之间的余弦距离作为损失函数，考虑到了输入特征图的方向信息，同类样本之间相互靠近，网络输出的特征具有明显的判别性，可以提高网络最终的识别结果。

申请人：嘉兴善索智能科技有限公司

地址：314515 浙江省嘉兴市桐乡市高桥街道高桥大道1156号1幢606室

国籍：CN

代理机构：杭州天欣专利事务所(普通合伙)

代理人：董力平

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